(57)【要約】【課題】  被検者への生活習慣の前向きな改善の動機付けに役立つ健康指導支援装置、システム、及びプログラムを提供する。【解決手段】  健診結果データに対して統計処理を行って得られたルールからなるルールデータを生成するルールデータ生成手段１０１と、被検者の健診結果を入力させる健診結果入力手段１０２と、入力された被検者の健診結果に適合するルールをルールデータから検索するルール検索手段１０３と、被検者の健診結果をルール検索手段１０３に指定し、検索されたルールに基づいて健診項目についての予測を行い、得られた結論で被検者の健診結果を更新して予測を繰り返し、予測値の時間変化を表示させる予測値表示手段１０４と、健診結果データ、ルールデータ等を記憶する記憶手段１０５と、入力手段１０６と、被検者の健診結果等の所定の情報を表示する表示手段１０７と、各手段間を電気的に接続するデータバス１０８を備えるように構成される。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つ以上の健診項目の結果からなる健診結果を前提条件とし前記前提条件に対応付けられた所定の健診項目の予測値を結論とするルールが記録されたルールデータを記憶する記憶手段と、被検者の前記健診結果を入力させ又は入力する入力手段と、入力された被検者の前記健診結果に適合する前記前提条件を有する前記ルールを前記ルールデータから検索するルール検索手段と、被検者の前記健診結果を前記ルール検索手段に指定し、対応する結論を前記ルール検索手段が検索した前記ルールから抽出する予測を行い、前記予測によって得られた結論で被検者の前記健診結果を更新して前記予測を繰り返し、前記被検者の健診項目の予測値の時間変化を表示させる予測値表示手段と、前記被検者の健診項目の予測値の時間変化を表示する表示手段と、を備えることを特徴とする健康指導支援装置。
【請求項２】
前記予測値表示手段が、前記ルールの前提条件のうちの、生活習慣についての１つ以上の健診項目を表示させることを特徴とする請求項１に記載の健康指導支援装置。
【請求項３】
前記ルールデータが、確信度と支持度とに基づいて前記ルールの評価を行う相関ルールマイニング法を用いて得られたルールであって、少なくとも前記支持度が所定の閾値以上のルールからなることを特徴とする請求項１に記載の健康指導支援装置。
【請求項４】
前記ルールデータが、前記確信度が所定の閾値以上のルールからなることを特徴とする請求項３に記載の健康指導支援装置。
【請求項５】
前記ルール検索手段が、被検者の前記健診結果が全て適合する前提条件を有するルールがないとき、被検者の前記健診結果が適合する健診項目の多い方の前提条件を有する前記ルールを検索することを特徴とする請求項１に記載の健康指導支援装置。
【請求項６】
前記予測値表示手段が、検索された前記ルールに対応する被検者の前記健診結果のデータ数を表示することを特徴とする請求項１に記載の健康指導支援装置。
【請求項７】
ネットワークを介して通信可能に接続された外部の装置と、健康指導支援装置と、を備え、前記外部の装置が、少なくとも１つ以上の健診項目の結果からなる健診結果を前提条件とし前記前提条件に対応付けられた所定の健診項目の予測値を結論とするルールが記録されたルールデータを１つ以上保持し、前記健康指導支援装置が、前記ネットワークを介して前記外部の装置と通信し、前記外部の装置からいずれか１つ以上の前記ルールデータを取得するインターフェースと、被検者の前記健診結果を入力させ又は入力する入力手段と、入力された被検者の前記健診結果に適合する前記前提条件を有する前記ルールを前記ルールデータから検索するルール検索手段と、被検者の前記健診結果を前記ルール検索手段に指定し、対応する結論を前記ルール検索手段が検索した前記ルールから抽出する予測を行い、前記予測によって得られた結論で被検者の健診結果を更新して前記予測を繰り返し、前記被検者の健診項目の予測値の時間変化を表示させる予測値表示手段と、前記被検者の健診項目の予測値の時間変化を表示する表示手段と、を備えることを特徴とする健康指導支援システム。
【請求項８】
コンピュータに、第１のステップ、第２のステップ、及び第３のステップを実行させるプログラムであって、前記第１のステップが、少なくとも１つ以上の健診項目の結果からなる健診結果を前提条件とし前記前提条件に対応付けられた所定の健診項目の予測値を結論とするルールが記録されたルールデータを生成又は取得し、前記第２のステップが、被検者の前記健診結果を入力させ、前記第３のステップが、被検者の前記健診結果に適合する前提条件を有する前記ルールをルールデータから検索する検索ステップと、前記検索ステップで検索したルールから、前記被検者の健診項目の予測値を抽出する予測ステップと、を前記被検者の健診項目の予測値が所定回数分得られるまで、前記予測ステップで抽出した予測値で被検者の健診結果の対応する健診項目の値を更新した前提条件を用いて繰り返すことを特徴とする健康指導支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、健診結果に基づいて被検者に生活習慣病予防等の健康指導を支援する健康指導支援装置、システム、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、健診結果に基づいて被検者に生活習慣病予防等の健康指導を支援する健康指導支援システムが知られている（例えば、特許文献１参照。）。近年、健康診断を行う多くの施設にネットワークに接続されたコンピュータが導入され、様々な健診結果が蓄積されるようになったが、現状では、健診指導に際して、指導を受ける被検者の健診結果のみが使用されることが多く、経年変化を含む膨大な健診結果は十分に利用されているとは言い難い。
【０００３】
大量の健診結果を利用する例としては、特許文献１に記載の健康指導支援システムがある。特許文献１に記載の健康指導支援システムでは、まず、相関ルールマイニング法を用いて健診結果が分析され、所定の健診項目の組み合わせの結果からなる前提条件と疾病の発症率とに関するルールが生成される。次に、被検者の健診結果を入力させ、入力された健診結果に適合する前提条件からなるルールが検索される。そして、検索されたルール中の前提条件に対応する特定の疾病発症率が表示される。ここで、生活習慣病の予防の為には、被検者自身に継続的に生活習慣を改善するように動機付けすることが重要である。近年、生活習慣病等の予防において、特定の検診項目の測定値（疾病リスク指標）を改善することが注目されている。
【特許文献１】特開２００５−４９９６０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の健康指導支援システムでは、被検者自身に前向きに生活習慣を改善させる動機付けが適切にできないという問題があった。すなわち、従来は、被検者に対し、特定の前提条件下における疾病の発症率を予測して表示していたが、これはいわば脅しによる動機付けであり、健診指導を行った場合に逆効果として、「悪い予測結果が出るために次回以降の健康診断を受診したくない」という心理を生み出していた。また検索条件として入力する健診項目が、喫煙等の被検者自身で改善できる生活習慣と、年齢等の被検者自身では改善できない属性、具体的な改善方法が見出し難い血糖値等の健診項目等とを同列に扱っていた為、生活習慣改善指導としては改善策が分かり難い面もあった。
【０００５】
以上の現状に鑑み、本発明の目的は、被検者への生活習慣の前向きな改善の動機付けに役立つ健康指導支援装置、システム、及びプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記の課題を解決すべく、本発明は以下の構成を提供する。
請求項１に係る発明は、少なくとも１つ以上の健診項目の結果からなる健診結果を前提条件とし前記前提条件に対応付けられた所定の健診項目の予測値を結論とするルールが記録されたルールデータを記憶する記憶手段と、被検者の前記健診結果を入力させ又は入力する入力手段と、入力された被検者の前記健診結果に適合する前記前提条件を有する前記ルールを前記ルールデータから検索するルール検索手段と、被検者の前記健診結果を前記ルール検索手段に指定し、対応する結論を前記ルール検索手段が検索した前記ルールから抽出する予測を行い、前記予測によって得られた結論で被検者の前記健診結果を更新して前記予測を繰り返し、前記被検者の健診項目の予測値の時間変化を表示させる予測値表示手段と、前記被検者の健診項目の予測値の時間変化を表示する表示手段と、を備えることを特徴とする。
【０００７】
請求項２に係る発明は、請求項１の健康指導支援装置において、前記予測値表示手段が、被検者の健診項目のうちの生活習慣に関する１つ以上の健診項目を表示させることを特徴とする。
【０００８】
請求項３に係る発明は、請求項１の健康指導支援装置において、前記ルールデータが、確信度と支持度とに基づいて前記ルールの評価を行う相関ルールマイニング法を用いて得られたルールであって、少なくとも前記支持度が所定の閾値以上のルールからなることを特徴とする。
【０００９】
請求項４に係る発明は、請求項３の健康指導支援装置において、前記ルールデータが、前記確信度が所定の閾値以上のルールからなることを特徴とする。
【００１０】
請求項５に係る発明は、請求項１の健康指導支援装置において、前記ルール検索手段が、被検者の前記健診結果が全て適合する前提条件を有するルールがないとき、被検者の前記健診結果が適合する健診項目の多い方の前提条件を有する前記ルールを検索することを特徴とする。
【００１１】
請求項６に係る発明は、請求項１の健康指導支援装置において、前記予測値表示手段が、検索された前記ルールに対応する被検者の前記健診結果のデータ数を表示することを特徴とする。
【００１２】
請求項７に係る発明は、ネットワークを介して通信可能に接続された外部の装置と、健康指導支援装置と、を備え、前記外部の装置が、少なくとも１つ以上の健診項目の結果からなる健診結果を前提条件とし前記前提条件に対応付けられた所定の健診項目の予測値を結論とするルールが記録されたルールデータを１つ以上保持し、前記健康指導支援装置が、前記ネットワークを介して前記外部の装置と通信し、前記外部の装置からいずれか１つ以上の前記ルールデータを取得するインターフェースと、被検者の前記健診結果を入力させ又は入力する入力手段と、入力された被検者の前記健診結果に適合する前記前提条件を有する前記ルールを前記ルールデータから検索するルール検索手段と、被検者の前記健診結果を前記ルール検索手段に指定し、対応する結論を前記ルール検索手段が検索した前記ルールから抽出する予測を行い、前記予測によって得られた結論で被検者の健診結果を更新して前記予測を繰り返し、前記被検者の健診項目の予測値の時間変化を表示させる予測値表示手段と、前記被検者の健診項目の予測値の時間変化を表示する表示手段と、を備えることを特徴とする。
【００１３】
請求項８に係る発明は、コンピュータに、第１のステップ、第２のステップ、及び第３のステップを実行させるプログラムであって、前記第１のステップが、少なくとも１つ以上の健診項目の結果からなる健診結果を前提条件とし前記前提条件に対応付けられた所定の健診項目の予測値を結論とするルールが記録されたルールデータを生成又は取得し、前記第２のステップが、被検者の前記健診結果を入力させ、前記第３のステップが、被検者の前記健診結果に適合する前提条件を有する前記ルールをルールデータから検索する検索ステップと、前記検索ステップで検索したルールから、前記被検者の健診項目の予測値を抽出する予測ステップと、を前記被検者の健診項目の予測値が所定回数分得られるまで、前記予測ステップで抽出した予測値で被検者の健診結果の対応する健診項目の値を更新した前提条件を用いて繰り返すことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１４】
請求項１に係る発明によれば、被検者の健診結果を指定して被検者の健診項目の予測値の時間変化を表示するため、被検者の健診結果として改善された生活習慣についての値を指定して予測値の時間変化を表示でき、生活習慣の改善の効果を表示できるため、被検者への生活習慣の前向きな改善の動機付けに役立つ健康指導支援装置を実現することができる。
【００１５】
請求項２に係る発明によれば、上記請求項１の効果に加えて、予測値表示手段が、被検者の健診項目のうちの生活習慣に関する１つ以上の健診項目を表示させるため、生活習慣の変更が容易で、変更の前後に焦点を当てて改善効果を表示でき、操作の利便性の確保が可能な健康指導支援装置を実現することができる。
【００１６】
請求項３に係る発明によれば、上記請求項１の効果に加えて、ルールデータが、確信度と支持度とに基づいてルールの評価を行う相関ルールマイニング法を用いて得られたルールからなるため、結果の信頼性を評価できると共に、少なくとも支持度が所定の閾値以上のルールからルールデータがなるため、該当人数が少ないルールをルールデータから除外でき、もって統計的妥当性の確保が可能な健康指導支援装置を実現することができる。
【００１７】
請求項４に係る発明によれば、上記請求項３の効果に加えて、ルールデータが、確信度が所定の閾値以上のルールからなるため、信頼性の担保が可能な健康指導支援装置を実現することができる。
【００１８】
請求項５に係る発明によれば、上記請求項１の効果に加えて、ルール検索手段が、被検者の健診結果が全て適合する前提条件を有するルールがないとき、被検者の健診結果が適合する健診項目の多い方の前提条件を有するルールを検索するため、より信頼性の高い結果を取得することが可能な健康指導支援装置を実現することができる。
【００１９】
請求項６に係る発明によれば、上記請求項１の効果に加えて、予測値表示手段が、検索されたルールに対応する被検者の健診結果のデータ数を表示するため、得られた結果の信頼性を評価することが可能な健康指導支援装置を実現することができる。
【００２０】
請求項７に係る発明によれば、外部の装置が、少なくとも１つ以上の健診項目の結果からなる健診結果を前提条件とし前提条件に対応付けられた所定の健診項目の予測値を結論とするルールが記録されたルールデータを１つ以上保持し、健康指導支援装置が、インターフェースを有し、ネットワークを介して上記の外部の装置と通信し、外部の装置からいずれか１つ以上のルールデータを取得するため、重複してデータを保持する必要が無く、多数のデータを共有することが可能な健康指導支援システムを実現することができる。
【００２１】
請求項８に係る発明によれば、被検者の健診結果に適合する前提条件を有するルールをルールデータから検索する検索ステップと、検索ステップで検索したルールから、被検者の健診項目の予測値を抽出する予測ステップと、を被検者の健診項目の予測値が所定回数分得られるまで、予測ステップで抽出した予測値で被検者の健診結果の対応する健診項目の値を更新した前提条件を用いて繰り返すため、被検者の健診結果として改善された生活習慣についての値を指定して予測値の時間変化を表示でき、生活習慣の改善の効果を表示できるため、被検者への生活習慣の前向きな改善の動機付けに役立つ健康指導支援プログラムを実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下、実施例を示した図面を参照しつつ本発明の実施の形態について説明する。
図１は、本発明による健康指導支援装置の一実施例を概略的に示すブロック図である。健康指導支援装置１００は、健診結果データに対して統計処理を行って得られたルールからなるルールデータを生成するルールデータ生成手段１０１と、被検者の健診結果を入力させる健診結果入力手段１０２と、入力された被検者の健診結果に適合するルールをルールデータから検索するルール検索手段１０３と、検索されたルールに基づいて被検者の所定の健診項目（以下、予測対象項目いう。）についての予測値（以下、予測健康状態値いう。）を表示させる予測値表示手段１０４と、健診結果データ、ルールデータ等を記憶する記憶手段１０５と、キーボード等からなる入力手段１０６と、所定の情報を表示する表示手段１０７と、各手段間を電気的に接続するデータバス１０８を備えるように構成される。
【００２３】
ルールデータ生成手段１０１は、被検者の属性、検査結果、生活習慣、問診結果等の少なくとも１つ以上の健診項目からなる健診結果が複数蓄積された健診結果データに対して、統計処理を行ってルールを生成し、このルールを複数含むルールデータを生成する。ここで、上記のルールは、過去の健診結果のうちの所定の健診項目のものからなる前提条件と、この前提条件を有する被検者の所定期間経過後の健診結果を予測健康状態値（結果）として対応させる対応関係を表すものである。
【００２４】
健診結果データは、複数の人の健診結果の履歴データが、被検者の年齢、性別等の被検者属性、体重、血液、尿、血圧、視力、Ｘ線等の検査結果、喫煙、飲酒等に関する生活習慣、家族の既往歴、異常、疾病等の有無に関する医師の判定結果、その他の関連する結果が記録されている。ただし、必ずしも上記の全ての項目についてデータが記録されている必要はない。
【００２５】
以下、図２を参照しつつルールデータについて説明する。図２は、ルールデータの一例を示す図であり、生活習慣病の危険性の指標の１つである血糖値の変化を予測健康状態値とするルールからなる。ルールデータは、図２に示すように、複数のルール２０１〜２０８からなり、各ルール２０１〜２０８は、前提条件と予測健康状態値としての疾病リスク指標の変化との組からなる。ここで、前提条件は、被検者属性、検査結果、生活習慣等の被検者の健康状態に関連する健診項目を有する。図２には、前提条件が条件部２１０に特定され、条件部２１０が属性部２１１、検査結果部２１３、及び生活習慣部２１６に細分され、検査結果部２１３が２つの検査項目２１４、２１５からなり、生活習慣部２１６が３つの項目２１７、２１８、２１９からなる例が示されている。また、各項目に、被検者属性２１２として年齢、検査結果２１４として体重と慎重に基づいて得られるＢＭＩ（Ｂｏｄｙ  Ｍａｓｓ  Ｉｎｄｅｘ）、検査結果２１５として血糖値、生活習慣の項目２１７、２１８、２１９としてそれぞれ飲酒、運動、喫煙の習慣に関する情報が記載されている。そして、前提条件は、図２に示すように層別化され、例えば、年齢が３０代、４０代、５０代の３段階に、血糖値が１１０未満、１１０〜１２５、１２５μｇ/ｍｌ超の３段階に、ＢＭＩ（Ｂｏｄｙ  Ｍａｓｓ  Ｉｎｄｅｘ）が２５未満、２５以上の２段階に分けられている。
【００２６】
次に、予測健康状態値は、前提条件に対応し予測対象項目の検査結果を含む健診結果が健診結果データから抽出され、抽出された予測対象項目の検査結果が統計処理されて得られる値である。予測健康状態値は、例えば、変化の有無（以下、変化傾向という。）、平均値、標準偏差、最小値、最大値等を含むのでもよい。図２には、予測対象項目（図２に「疾病リスク指標変化（血糖値）」として示す）が血糖値２２０で、血糖値の１年後の変化傾向２２１、変化の平均値２２２、最小値２２３、及び最大値２２４が記録される例が示されている。
【００２７】
図２に示すルール２１８は、被検者属性としての年齢が４０代、検査結果としてのＢＭＩ及び血糖値がそれぞれ２５超、１２５ｍｇ/ｄｌ超、並びに、生活習慣としての飲酒量が日本酒に換算して週５合超、運動習慣の有無が無し、及び喫煙習慣が有り、からなる前提条件と、１年後の変化傾向が増加、変化の平均値が＋１５ｍｇ/ｄｌ、変化の最小値が＋１０ｍｇ/ｄｌ、及び変化の最大値が＋３０ｍｇ/ｄｌからなる予測健康状態値とが対応付けられたものである。
【００２８】
以下、ルールデータの作成方法について説明する。健診結果データは、作成に先立ち、利用できない無効なデータの削除等のクレンジングが行われ、記憶手段１０５に記憶される。次に、被検者属性、検査結果、生活習慣等の前提条件及び予測対象項目が指定され、指定された前提条件に該当する健診結果が健診結果データ中から抽出され、予測対象項目の検査結果についての統計処理が施されて予測健康状態値が算出される。そして、算出された前提条件と予測健康状態値とは対応付けられてルールをなし、ルールデータ中に記録される。
【００２９】
前提条件と予測健康状態値（結論）とを対応付けるルールの生成方法として、例えば相関ルールマイニング法を用いるのでもよい。相関ルールマイニング法は、確信度と支持度に基づいてルールを評価する方法である。ここで、確信度とは前提条件に対する結論の出現確率をいい、支持度とは、前提条件と結論とが共に全データ中に出現する確率をいう。したがって、相関ルールマイニング法を用いることによって確信度と支持度が得られ、各ルールの信頼性等の評価に役立てることができる。
【００３０】
また、上記のルールを全てルールデータに保持する必要は無く、例えば、確信度、支持度が所定値以上のルール等の所定のルールを保持するようにするのでもよい。例えば、前提条件の項目数を増やした場合に、該当するデータ数が統計的妥当性を担保できない程度に少ないこと（支持度が低いこと）があるため、このようなルールを除去するのでもよい。例えば、前提条件に該当する人が２人しか存在せず、その中で２人の疾病リスク指標値（予測健康状態値）が増加傾向を示すルールであっても、この関係が正しい疾病リスク指標の変化傾向を示しているとは言い難い。そこで、相関ルールマイニング法で用いる支持度に下限（閾値）を設け、支持度の低いルールを除くことによって、該当人数が少ないルール（信頼性の低いルール）をルールデータから除外し、統計的妥当性を確保するものである。また、ルールデータは、確信度が所定の閾値以上のルールからなるのでもよい。このようにすることによって、信頼性の担保が可能となるからである。
【００３１】
健診結果入力手段１０２は、生活習慣病の予防指導対象の被検者について、健診結果を入力させる画面又はウィンドウ（以下、健診結果入力画面という。）を生成し、表示手段１０７に表示させる。図３は、健診結果入力画面のうちの検査結果等を入力する画面（以下、検査結果等入力画面という。）の一例を示す図である。図３に示す例では、検査結果等入力画面３０１は、被検者属性３１１としての年齢を入力するフィールド３２１、検査結果３１２〜３１５として、それぞれ、身長、血糖値、最高血圧、及び中性脂肪を入力するフィールド３２２〜３２７を有する。検査結果等入力画面３０１は、また、入力後の処理の実行のための実行ボタン３３１と、入力の取り消しを行うための入力取り消しボタン３３２とを有する。図４は、健診結果入力画面のうちの生活習慣を入力するウィンドウ（以下、生活習慣入力ウィンドウという。）の一例を示す図である。図４には、生活習慣入力ウィンドウ４１１〜４１３に、生活習慣として飲酒、運動、及び喫煙４１１〜４１３が表示されると共に、各生活習慣を特定する複数のボタンが設けられ、生活習慣入力ボタン４２１〜４２３によって特定されている例が示されている。
【００３２】
ルール検索手段１０３は、予測値表示手段１０４からの要求に応じて、検査結果等入力画面３０１、４１１〜４１３を介してそれぞれ入力された被検者の健診結果（以下、被検者健診結果という。）又は更新された被検者健診結果（以下、更新被検者健診結果という。）に適合する前提条件を有するルールを上記のルールデータ中から検索する。ここで、更新被検者健診結果とは、予測を繰り返す際に被検者健診結果中に含まれる予測対象項目の値を予測健康状態値で更新した被検者健診結果をいう。ルール検索手段１０３は、また、ルールデータ中に被検者健診結果に適合する前提条件を有する複数のルールを有する場合、確信度が高い方のルールを検索するのでもよい。このようにすることによって、より信頼性の高い結果を取得することができるからである。ルール検索手段１０３は、さらに、被検者健診結果の各値が全て適合する前提条件を有するルールがないとき、被検者の健診結果が適合する健診項目の多い方の前提条件を有するルールを検索するのでもよい。
【００３３】
予測値表示手段１０４は、ルール検索手段１０３に被検者健診結果を指定して適合する前提条件を有するルールを検索させ、検索されたルール中の予測健康状態値を抽出し、予測健康状態値の推移を含む所定の情報を表示手段１０７に表示させる。ここで、ルール検索手段１０３に指定する被検者健診結果は、上記で説明したように、最初は健診結果入力画面３０１、４１１〜４１３を介してそれぞれ入力された被検者健診結果であり、２回目以降の検索では前回の予測健康状態値で更新された更新被検者健診結果である。図４に示す画面は、予測健康状態値の推移を表示するウィンドウ（以下、予測値推移ウィンドウという。）を有する。予測値推移ウィンドウ４３１〜４３３には、タグが付されたグラフ４４１が表示され、各グラフ４４１には、予測しようとする年が横軸に表示され、タグに記載された予測健康状態値が縦軸に表され、判定の範囲がＡ、Ｂ、及びＣの３段階４４３〜４４５に分けられて表示されている。予測値表示手段１０４は、予測対象項目の現在値にルールの変化予測平均値を加算したものを予測値４４２としてグラフに表示し、予測値４４２に最大値と最小値からなる範囲を付する。ここで、予測対象項目の現在値は、例えば、生活習慣部２１６に記載の血糖値等である。また、タグは、予測対象項目毎に設けられ、例えば図４に示すように、「血糖値」の項目名の他に「血圧」、「中性脂肪」等の項目名が付けられるのでもよい。さらに、図４に示すように、予測値推移ウィンドウに、予測に用いられたデータ数を表示し結果の信頼性を表すのでもよい。
【００３４】
記憶手段１０５は、健診結果データ、ルールデータ等を記憶し、例えば、ハードディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）、メモリ等からなる。ただし、上記のルールデータ生成手段１０１、健診結果入力手段１０２、ルール検索手段１０３、及び予測値表示手段１０４のうちのいずれか１つ以上を、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）とソフトウェア（以下、健康指導支援ソフトウェアという。）によって構成する場合、この健康指導支援ソフトウェアが記憶手段１０５に記憶される。
【００３５】
入力手段１０６は、例えばキーボード、マウス等によって構成され、健診結果入力手段１０２が生成した健診結果入力画面、予測値推移ウィンドウ等に所定の情報を入力させる。
【００３６】
表示手段１０７は、例えば液晶ディスプレイ等によって構成され、健診結果入力手段１０２が生成した健診結果入力画面、予測値表示手段１０４が生成した予測値推移ウィンドウ等の、所定の情報を表示する。
【００３７】
以下、図面を参照しつつ本発明による健康指導支援装置１００の作用について説明する。図６は、本発明による健康指導支援装置の作用を説明するためのフローチャートである。まず、ルールデータが上記で説明したようにルールデータ生成手段１０１によって生成される（Ｓ１）。次に、属性、検査結果等の、対象とする被検者の生活習慣以外の所定の健診結果の入力処理が行われる（Ｓ２）。具体的には、検査結果等入力画面３０１が健診結果入力手段１０２によって生成されて表示手段１０７に表示され、属性、検査結果等についての健診結果が入力され実行を指示する実行ボタン３１４が押下されるのを待つ。ここでは、図３に示すように、年齢が４０代、身長が１７０．０ｃｍ、体重が８０ｋｇ、血糖値が１３０ｍｇ／ｄｌ超と健診結果が入力されたものとする。ステップＳ２で検査結果等入力画面３０１への入力処理が行われたとき、被検者の生活習慣に関する健診結果の入力処理が行われる（Ｓ３）。具体的には、生活習慣入力ウィンドウ４１１〜４１３が、健診結果入力手段１０２によって生成されて表示手段１０７に表示され、生活習慣についての健診結果が入力され実行を指示する実行ボタン４５１の押下を待つ。ここでは、飲酒量が日本酒に換算して週５合超、運動習慣が無し、喫煙習慣が有りと生活習慣が入力されたものとする。ステップＳ３で被検者の生活習慣に関する被検者健診結果の入力処理が行われたとき、予測値表示手段１０４からの要求に応じて、ステップＳ２及びステップＳ３で入力された値からなる被検者健診結果に適合する前提条件を有するルールが、ルール検索手段１０３によって上記のルールデータ中から検索される（Ｓ４）。ここでは、ルール２０２が検索されたものとする。次に、予測健康状態値が、予測値表示手段１０４によってステップＳ４で検索されたルールから抽出される（Ｓ５）。次に、所望の全ての期間にわたって予測健康状態値が得られたか否かが、予測値表示手段１０４によって判定される（Ｓ６）。
【００３８】
ステップＳ６で全ての期間にわたって予測健康状態値が得られていないと判定されたとき、被検者健診結果がステップＳ５で抽出された予測健康状態値を用いて、被検者の健診結果が予測値表示手段１０４によって更新され（Ｓ７）、上記のステップＳ４以降の各ステップでの処理が所望の全ての期間にわたって予測健康状態値が得られまで繰り返される。具体的には、血糖値が１３０ｍｇ／ｄｌから１４５ｍｇ／ｄｌに変更され、更新された血糖値を有する被検者健診結果を用いて２年後の予測健康状態値を生成する処理が繰り返される。ここでは、例えば、２年後、３年後についても上記と同様の処理が繰り返され、２年後、３年後の予測健康状態値が算出されるものとする。ステップＳ６で全ての期間にわたって予測健康状態値が得られたと判定されたとき、予測健康状態値の推移が、予測値表示手段１０４によって表示手段１０７に表示される（Ｓ８）。ステップＳ８で予測健康状態値の推移が表示されたとき、所望の全設定条件及び全被検者について、予測健康状態値の推移の表示が完了したか否かが判断される（Ｓ９）。ステップＳ８で全設定条件及び全被検者について、予測健康状態値の推移の表示が完了していないと判定されたとき、処理はステップＳ２に戻り、ステップＳ２以降の各ステップでの処理が繰り返される。具体的には、現在の生活習慣を改善した場合にどのような改善効果が期待されるかを示すために、生活習慣入力ウィンドウ４１１〜４１３への入力値が変更され、上記の各ステップでの処理が行われ、生活習慣を改善した場合の予測健康状態値の推移が示される。例えば、図５に示すように、飲酒量が日本酒に換算して週５合以下、運動回数が週１〜２日、喫煙習慣が無しに生活習慣を改善した場合、図２に示すルールデータ中から該当するルールが検索され、ルール２２３が得られ、次の年には、血糖値が−１５ｍｇ／ｄｌ改善されるとする内容の予測健康状態値が表示される。他の予測健康状態値についても同様である。ステップＳ８で所望の全設定条件及び全被検者について、予測健康状態値の推移の表示が完了したと判定されたとき、処理は終了する。
【００３９】
なお、上記では、健康指導支援装置が健診結果データ及びルールデータを保持し、予測健康状態値を表示する処理の例について説明したが、これらのデータは必ずしも健康指導支援装置が保持する必要は無い。具体的には、健康指導支援装置がインターフェースを有し、ネットワーク上の他の装置が保有する健診結果データ、ルールデータ等のデータを取得する構成でもよい。このように構成することによって、重複してデータを保持する必要が無く、多数のデータを共有することが可能となる。また、健診結果データ、ルールデータ等のデータは、所定の記憶媒体に記憶され、健康指導支援装置が読み取る構成でもよい。
【００４０】
また、健康指導支援装置がコンピュータによって構成され、プログラムを実行することによって上記の処理を行うのでもよい。さらに、健康指導支援装置としてのコンピュータが所定のインターフェースを介して外部の装置と接続され、外部の装置に記憶されたプログラム、データ等を用いて上記の処理を行うのでもよい。
【００４１】
また、上記では、利用者が入力手段を介して被検者の健診結果、生活習慣等の健診結果を入力する方法について示したが、被検者の健診結果等を他の装置または所定の記憶媒体に記憶させておき、この装置から被検者の健診結果等を読み込んで入力する構成でもよい。
【００４２】
また、上記で図面を用いて説明した例では、被検者の健診結果等をボタン、テキスト入力用フィールド等を介して入力する方法について説明したが、スライドバー型の入力インターフェースを設けて数値を設定するのでも、その他の方法を用いて行うのでもよい。
【００４３】
なお、上記では、健診結果入力手段１０２が健診結果入力画面のうちの生活習慣を入力する生活習慣入力ウィンドウを表示する例について説明したが、予測値表示手段１０４が予測値推移ウィンドウと共に生活習慣入力ウィンドウを表示するのでもよい。このように構成することによって、生活習慣の変更が容易で、変更の前後に焦点を当てて改善効果を表示でき、操作の利便性の確保が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】本発明による健康指導支援装置の一実施例を概略的に示すブロック図である。
【図２】ルールデータの一例を示す図である。
【図３】検査結果等を入力する検査結果等入力画面の一例を示す図である。
【図４】生活習慣を入力する生活習慣入力ウィンドウ及び予測値推移ウィンドウの一例を示す図である。
【図５】図４に示す生活習慣よりも改善された生活習慣に対する生活習慣入力ウィンドウ及び予測値推移ウィンドウの表示の一例である。
【図６】本発明による健康指導支援装置の作用を説明するためのフローチャートである。
【符号の説明】
【００４５】
１００  健康指導支援装置
１０１  ルールデータ生成手段
１０２  健診結果入力手段
１０３  ルール検索手段
１０４  予測値表示手段
１０５  記憶手段
１０６  入力手段
１０７  表示手段
１０８  データバス
２０１〜２０８  ルール
２１０  条件部
２１１、２１２  属性部
２１２  属性項目
２１３  検査結果部
２１４、２１５  検査項目
２１６  生活習慣部
２１７〜２１９  生活習慣項目
２２０  予測対象項目部（疾病リスク指標変化）
２２１〜２２４  予測対象項目（変化傾向、平均値、最小値、最大値）
３０１  検査結果等入力画面
３１１  被検者属性
３１２〜３１５  検査結果
３２１〜３２７  フィールド
３３１、４５１  実行ボタン
３３２、４５２  入力取り消しボタン
４０１、５０１  生活習慣入力ウィンドウと予測値推移ウィンドウを表示する画面
４１１〜４１３、５１１〜５１３  生活習慣入力ウィンドウ
４２１〜４２３、５２１〜５２３  生活習慣入力ボタン
４３１〜４３３、５３１〜５３３  予測値推移ウィンドウ
４４１、５４１  グラフ
４４２、５４２  予測値
４４３〜４４５、５４３〜５４５  判定の範囲
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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